FlinkSQL与Calcite的结合：大数据处理的源码实践

最新推荐文章于 2024-10-30 00:11:34 发布

程序才子

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本文深入探讨FlinkSQL和Calcite在大数据处理中的应用，通过源码示例展示如何结合两者筛选大规模数据集。文章介绍了安装配置、创建数据源表并执行SQL查询，展示了使用FlinkSQL和Calcite进行大数据分析的流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

FlinkSQL与Calcite的结合：大数据处理的源码实践

在大数据处理领域，FlinkSQL和Calcite是两个备受欢迎的工具。FlinkSQL是Apache Flink的一种查询语言，用于在分布式流处理和批处理环境中执行SQL查询。Calcite是一个开源的SQL解析器和查询优化器，它提供了强大的查询优化功能和扩展性。

本文将深入探讨FlinkSQL和Calcite的结合，展示如何使用它们来处理大规模数据集。我们将介绍基本的概念和原理，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装和配置Apache Flink和Calcite。请确保你已经按照官方文档的指导进行了正确的安装和配置。

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示FlinkSQL和Calcite的用法。假设我们有一个包含用户信息的数据集，其中包括用户ID、姓名和年龄。我们的目标是通过FlinkSQL查询语句来筛选出年龄大于等于18岁的用户。

以下是使用FlinkSQL和Calcite实现此目标的源代码：

import org.apache.flink

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FlinkSQL 源码解析及简介

HackQuestR的博客

08-19

302

FlinkSQL 是 Flink 提供的一种基于 SQL 的编程接口，使开发人员能够使用类似于传统关系数据库的 SQL 查询语言来处理和分析大规模的数据流。FlinkSQL 是 Apache Flink 提供的一种高级查询语言，它支持常见的 SQL 查询操作，如 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等，同时还提供了丰富的窗口操作和聚合函数，以满足复杂的数据处理需求。这只是一个简单的示例，FlinkSQL 还支持更复杂的查询操作和丰富的语法特性，包括窗口操作、连接操作、UDF 函数等。

95-910-330-源码-FlinkSQL-Calcite-Flink结合Calcite

九师兄

10-11

225

1.世界 2.概述 Apache Calcite是什么东东？ Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎，它提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力。除此之外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。它2013年成为了Apache孵化项目以来，在Hadoop中越来越引人注目，并被众多项目集成。比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和优化。 3.Flink 结合 Calcite Flink Table API&

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Flink源码分析(12)Flink SQL执行流程源码分析

道可道非常道

04-29

1208

Flink SQL模块的真正目的是将用户提交的SQL语句转换成Flink DataStream的形式，最后提交生成的DataStream算子到执行引擎去执行的过程。，由于executeSql()方法在内部的调用逻辑上可以覆盖sqlQuery(sql)方法，最终会汇总到同一条执行路径，因此关于Flink SQL执行流程源码分析从。调用Calcite的SQL解析模块对SQL语句执行解析，返回SqlNode对象即Calcite的SQL语法树对象。在这里完成了SQL的第二步工作，SQL校验的完成，接着调用。

FlinkSQL-- sql-client及源码解析 -- flink-1.13.6

chbxw

11-05

2108

flink sql client及源码解析

FlinkSQL源码解析（一）转换流程

Yuan_CSDF的博客

03-10

6332

1、前言 1.1、JavaCC JavaCC(Java Compiler Compiler)是一个开源的语法分析器生成器和词法分析器生成器。JavaCC通过词法和语法描述文件来生成分析器。 flink通过java CC生成分析器用于sql解析和校验。如下图：在flink-table下的flink-sql-parser项目中，org.apache.flink.sql.parser.impl下的类，就是使用javacc生成的。 1.2、Calcite ...

FlinkSQL源码解析（三）执行流程

Yuan_CSDF的博客

03-13

3488

1、前言前面2部分主要是介绍以下2点： flink sql整体的执行流程大致为：sqlNode --> Operation --> RelNode --> 优化 --> execNode --> Transformation。以及flink sql源码解析需要使用到的java spi。现在具体来看看flink sql 在其内部转换的实现步骤，就是如何去调用连接器，主要是在sqlNode --> RelNode这一步。 ...

flink sql 知其所以然（六）| flink sql 约会 calcite（看这篇就够了）

qq_34608620的博客

09-04

1487

感谢您的小爱心（关注 + 点赞 + 再看），对博主的肯定，会督促博主持续的输出更多的优质实战内容！！！1.序篇-本文结构 大数据羊说用数据提升美好事物发生的概率~

95-910-332-源码-FlinkSQL-Calcite-Flink SQL 整体执行框架

九师兄

10-12

177

1.美图 2.概述在数据处理领域，无论是实时数据处理还是离线数据处理，使用 SQL 简化开发将会是未来的整体发展趋势。尽管 SQL 简化了使用的门槛，但是如何将 SQL 等价转换到现有的数据处理引擎中却并非易事，尤其是在流式数据处理框架中。最近，Flink 发布了备受瞩目的 1.9 版本，由于阿里开源了其内部的 Blink 分支，Flink SQL 的功能得到了进一步的改进和增强。尽管在这个版本中，Blink 仍然只是作为一个预览的版本发布，但是 Blink 后续将会成为 Flink 社区的主

flinkStreamSQL

05-26

flinkStreamSQL 基于开源的flink，对其实时sql进行扩展自定义create table 语法（包括源表,输出表,维表）自定义create view 语法自定义create function 语法实现了流与维表的join 支持原生FLinkSQL所有的语法扩展了输入和输出的性能指标到promethus 新特性: 1.kafka源表支持not null语法,支持字符串类型的时间转换。 2.rdb维表与DB建立连接时，周期进行连接，防止连接断开。rdbsink写入时，对连接进行检查。 3.异步维表支持非等值连接，比如：<>,<,>。 4.增加kafka数组解析 5.增加kafka1.0以上版本的支持 6.增加postgresql、kudu、clickhouse维表、结果表的支持 7.支持插件的依赖方式,参考pluginLoadMode参数 8.支持cep处理 9.支持

FlinkSQL源码解析1--提交任务过程

JacksonKing的专栏

10-30

1101

org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl#executeSql @Override public TableResult executeSql(String statement) { List<Operation> operations = getParser().parse(statement); if (operations.size() != 1) { throw n

sqlSubmit:基于 Flink 的 sqlSubmit 程序

04-14

sqlSubmit 基于flinkSQL提交程序现在只支持flink 1.12.0 了解有关Flink的更多信息源自Jark的博客特征提交flink sql到集群例子 SQL文件demo.sql像这样： -- source CREATE TABLE user_log ( user_id VARCHAR ,item_id VARCHAR ,category_id VARCHAR ,behavior VARCHAR ,ts TIMESTAMP ) WITH ( ' connector.type ' = ' kafka ' , -- 使用 kafka connector , ' connector.version ' = ' universal ' ,

FlinkSQL:仿照阿里blink使用sql开发flink的实时程序

03-21

一。背景阿里工作的时候是使用Blink进行流数据处理和计算，通过编写sql实现Blink的计算作业，开发简单高效，产品易用。目前尝试实现Flink产品化，类似的Blink。使用SQL为统一开发规范，SQL语言如果采用API开发的话，最大的问题是对于作业调优依赖程序员经验，比较困难，同时API开发方式侵入性太强（数据安全，具备安全性等），而sql可以自动调优，避免这种问题的产生。二。实现思路：用户输入sql（ddl,query,dml） -> ddl对应为Flink的source和sink -> query/dml的insert into数据处理和计算

【源码解析】flink sql执行源码概述：flink sql执行过程中有哪些阶段，这些阶段的源码大概位置在哪里

hiliang521的博客

12-13

2267

本文大致分析了flink sql执行过程中的各个阶段的源码逻辑，这样可以在flink sql执行过程中，能够定位到任务执行的某个阶段的代码大概分布在哪里，为更针对性的分析此阶段的细节逻辑打下基础，比如create 的逻辑是怎么执行的，select的逻辑是怎么生成的，优化逻辑都做了哪些，而这些是接下来的文章要分析的。

【flink脚本系列】sql-client.sh功能用法示例源码解析

wang2leee的博客

08-27

556

该脚本是一个用于启动 Flink SQL 客户端的 Bash 脚本。

FlinkSQL与Calcite的结合 - 大数据处理的强力组合

JieLun_C的博客

08-13

157

Flink是一个开源的流式计算框架，它的出现使得大规模数据处理变得更加容易和高效。然而，FlinkSQL使用的是Flink自带的SQL解析器和优化器，虽然已经能够满足一般的数据处理需求，但在面对复杂查询或需要特定优化的情况下，仍然存在一定的局限性。通过将Calcite与Flink结合，我们可以使用Calcite的强大优化能力来优化FlinkSQL的执行计划，从而提升整体的查询性能。通过利用Calcite的强大优化能力，我们可以进一步提升FlinkSQL的查询性能，从而更好地满足各行业对大数据处理的需求。

Flink table&Sql中使用Calcite

weixin_30867015的博客

12-19

321

Apache Calcite是什么东东 Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎，它提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力。除此之外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。它2013年成为了Apache孵化项目以来，在Hadoop中越来越引人注目，并被众多项目集成。比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和...

Flink SQL 执行框架：深入解析 FlinkSQL Calcite

学习使你进步。

08-31

318

本文将深入探讨 Flink SQL 的整体执行框架，重点关注 Flink SQL 在大数据环境下的工作原理和源码实现。本文深入解析了 Flink SQL 的整体执行框架，重点关注了解析和验证、逻辑优化、物理优化以及代码生成和作业提交的过程。通过深入了解 Flink SQL 的执行过程，我们可以更好地理解和优化 Flink SQL 查询的执行过程，我们可以更好地理解和优化 Flink SQL 查询任务。Flink SQL 执行框架的核心任务是将 SQL 查询语句转化为 Flink 数据流作业并执行。

calcite在flink中的二次开发，介绍解析器与优化器

Direction_Wind的博客

02-20

2019

查询优化器是传统数据库的核心模块，也是大数据计算引擎的核心模块，开源大数据引擎如 Impala、Presto、Drill、HAWQ、 Spark、Hive 等都有自己的查询优化器。Calcite 就是从 Hive 的优化器演化而来的。优化器的作用：将解析器生成的关系代数表达式转换成执行计划，供执行引擎执行，在这个过程中，会应用一些规则优化，以帮助生成更高效的执行计划。

【源码分析】一个flink job的sql到底是如何执行的（一）：flink sql底层是如何调用connector实现物理执行计划的

hiliang521的博客

01-11

1811

【源码分析】一个flink job的sql到底是如何执行的（一）：flink sql底层是如何调用connector实现物理执行计划的

Flink sql groupby随机数为什么不报错